基于RGB D相机数据的SLAM算法

提出了一种基于RGB-D相机数据的机器人同步定位与地图构建(SLAM)算法方案,实现了室内环境三维稠密点云地图的快速构建。首先在RGB图中提取均匀化的ORB特征,采用暴力匹配的方式,并使用随机采样一致性(RANSAC)算法得到优化后的匹配结果,然后用PnP解算连续帧的相机位姿变换关系,并用非线性优化方法优化该位姿变换矩阵,同时,通过关键帧选择机制,挑选关键帧,并将得到的关键帧送入后端。后端采用位姿图优化,使用g2o工具箱优化全局位姿。通过位姿变换矩阵将当前帧的点云图变换到世界坐标系中,实现三维稠密点云地图的构建。本文方案成本低廉,仅需要一个深度相机作为传感器,实验中使用的RGB-D数据